2. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah korelasi antara semua anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu untuk data time-series dan
menurut ruang untuk data cross sectional. Salah satu cara mendeteksi adanya autokorelasi adalah dengan uji Durbin Watson. Dari pengujian
didapat nilai Durbin Watson sebesar 2,034 dengan du sebesar 1,74 maka dapat disimpulkan du dw 4-du atau 1,74 2,034 2,26 yang berarti
tidak ada autokorelasi pada penelitian ini.
3. Uji Heterokedastisitas
Heterokedastisitas berarti terdapat varian yang tidak sama dalam kesalahan pengganggu ε . Apabila diperoleh varian yang sama maka
diasumsikan homokedastisitas penyebab yang sama dapat diterima. Untuk menguji ada atau tidaknya heterokedastisitas, digunakan uji
Glesjer. Apabila sig t 0,05 maka dapat disimpulkan telah terjadi heterokedastisitas. Hasil pengujian heterokedastisitas adalah sebagai
berikut:
Tabel IV. 3 HASIL UJI HETEROKEDATISITAS
Variabel Sig t
α Interpretasi
Current Ratio 1,00
0,05 Tidak terjadi heterokedastisitas
Debt to Equity 1,00
0,05 Tidak terjadi heterokedastisitas
Operating Profit Margin 1,00
0,05 Tidak terjadi heterokedastisitas
Price Earning Ratio 1,00
0,05 Tidak terjadi heterokedastisitas
Return on Investment 1,00
0,05 Tidak terjadi heterokedastisitas
Total Assets Turnover 1,00
0,05 Tidak terjadi heterokedastisitas
Total Debt to Total Assets Ratio 1,00
0,05 Tidak terjadi heterokedastisitas
C. Hasil Estimasi Data
Pengestimasian model persamaan regresi ini menggunakan paket program SPSS versi 10. Pengujian hipotesis menggunakan model regresi
sebagai berikut: Y = a + b
1
x
1
+ b
2
x
2
+ b
3
x
3
+ b
4
x
4
+ b
5
x
5
+ b
6
x
6
+ b
7
x
7
+ ε Notasi :
Y :
harga saham a
: konstanta
b
1
, b
2
,…b
7
: koefisien regresi
x
1
: current ratio
x
2
: debt to equity ratio
x
3
: operating profit margin
x
4
: price earning ratio
x
5
: return on investment
x
6
: total assets turnover
x
7
: total debt to total assets ratio
ε :
kesalahan pengganggu Berdasarkan hasil pengolahan data diperoleh persamaan regresi sebagai
berikut:
LOGY =
-1,186 – 0,159 LOG CR - 0,01121 LOG DE + 0,172 LOG OPM – 0,02319 LOG PER - 0,02146 LOG ROI –
0,03456 LOG TAT + 0,0005179 LOG TDTAR Hasil pengujian statistik diuraikan sebagai berikut:
1. Pengujian Ketepatan Perkiraan Goodness of Fit Pengujian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui tingkat
ketepatan terbaik dalam analisis regresi. Tingkat ketepatan terbaik dalam regresi dinyatakan dalam koefisien determinansi majemuk
yang nilainya antara 0 dan 1 atau 0 ≤ R
2
≤ 1 Gujarati, 1999. Koefisien determinansi majemuk R
2
yang dihasilkan adalah 0,232 atau 23,2 . Hal ini menunjukkan bahwa hanya sebesar 23,2 dari
variabel dependen yaitu harga saham dapat diterangkan oleh variabel independen, yaitu current ratio, debt to equity ratio,
operating profit margin, price earning ratio, return on investment, total assets turnover, dan total debt to total assets ratio, sedangkan
sebesar 76,8 dijelaskan oleh faktor lain diluar model regresi. 2. Pengujian regresi secara serentak Uji F
Pengujian secara serentak untuk mengetahui apakah semua variabel independen yang digunakan dalam model regresi secara bersama-
sama mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen. Pengujian ini menggunakan uji F. Bila nilai sig F lebih kecil dari 0,05 maka
disimpulkan terjadi pengaruh yang simultan antara semua variabel independen terhadap variabel dependen. Bila nilai sig F lebih besar
Kategori